package com.bdqn.spark.chapter05.value2

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Spark16_RDD_Operator_Transform {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("operator-intersection")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // 算子 - 双Value类型

    // 交集，并集和差集要求两个数据源数据类型保持一致
    // 拉链操作两个数据源的类型可以不一致
    val rdd1 = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))
    val rdd2 = sc.makeRDD(List(3, 4, 5, 6))
    val rdd7 = sc.makeRDD(List("a", "b", "c", "d","e"))

    // 拉链 : 【1-3，2-4，3-5，4-6】
    val rdd6: RDD[(Int, Int)] = rdd1.zip(rdd2)
    val rdd8 = rdd1.zip(rdd7)
    println(rdd8.collect().mkString(","))

    sc.stop()
  }
}
